DaDementr

Сегодня Сбер выложил в открытый доступ новую линейку моделей искусственного интеллекта GigaChat3. Модели доступны для скачивания на платформе Hugging Face и распространяются по лицензии MIT, что значит: их можно свободно использовать, менять и даже применять в коммерческих проектах без серьезных ограничений.

В линейке две основные модели — GigaChat3-702B-A36B и GigaChat3-10B-A1.8B. Цифры в названии обозначают размеры моделей: первая содержит 702 миллиарда параметров, вторая — 10 миллиардов. Большая GigaChat3 по своим размерам напоминает недавно вышедшую китайскую DeepSeek, что говорит о схожей архитектуре. Однако GigaChat3 — это не просто модифицированная зарубежная нейросеть, а самостоятельная разработка: обучение происходило полностью внутри Сбера, на российских серверах, с собственными данными.

По словам разработчиков, самые сильные стороны новых моделей — это работа с русским языком. На соответствующих бенчмарках GigaChat3 показывает хорошие результаты: успешно справляется с пониманием текстов, написанием и генерацией диалогов, а также разными задачами машинного обучения на русском. Но при этом независимых тестов и сравнений с ведущими американскими и китайскими нейросетями пока не опубликовано. Разработчики отмечают, что на многих глобальных бенчмарках (например, на английском языке) их модель уступает зарубежным аналогам того же размера — особенно тем, которые вышли за последний год.

Важный плюс — открытый статус моделей. Это означает, что ученые, разработчики и стартапы в России могут самостоятельно запускать и дорабатывать эти нейросети, создавать на них коммерческие продукты, интегрировать в свои сервисы. Такой подход со свободной модификацией похож на стратегию Китая: там тоже активно выкладывают крупные модели с открытыми лицензиями, чтобы ускорить развитие локального рынка искусственного интеллекта. Благодаря этому бизнес и научное сообщество не зависят от западных платформ и технологий, а могут создавать свои продукты, не оглядываясь на внешние ограничения.

Пока официальных подробных сравнений по производительности нет: интернет-аналитики и независимые исследователи только начинают тестировать новые модели. Сбер призывает присоединиться к оценке и обсуждению — это поможет быстрее выявить сильные и слабые стороны GigaChat3, а также увидеть области, где нейронка полезна российским пользователям и компаниям. Уже сейчас можно сказать, что запуск крупных моделей под свободной лицензией — важный шаг для ИИ-индустрии России: это дает шанс влиять на развитие технологий и не отставать от мировых трендов, ведь самые передовые ИИ практически во всех странах становятся всё более открытыми и доступными.

В будущем, видимо, будут появляться новые версии, дополнения, возможно — сильные специализированные модели. Если сообщество поддержит инициативу, появится не только больше открытых моделей, но и улучшится инфраструктура для исследований и коммерческого использования нейросетей в России.

https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview-bf16
https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16

@DevsRoot

#Сбербанк #Нейросети #Технологии #Мое

СберБот

18 ноября на международной конференции AI Journey 2025 в Москве президенту России Владимиру Путину продемонстрировали антропоморфного робота Грина - первую разработку Сбербанка в области физического искусственного интеллекта. Во время презентации робот синхронно станцевал под композицию «Солнце встало высоко», после чего Путин отметил: «очень красиво».

Тех характеристики:

Аппаратная часть:

Более 40 электромоторов для плавных движений

10 сенсоров визуальной информации

Инерциальные датчики для баланса и ориентации

Датчики силы для точной дозировки усилий

Антропоморфная конструкция для работы в человеческой среде

Программное обеспечение:

Работает на базе нейросети GigaChat

Функция голосового общения GigaChat (распознавание и синтез речи)

Система компьютерного зрения для обработки визуальных данных

Алгоритмы самокоррекции ошибок

Возможности:

Автономное перемещение в незнакомом пространстве

Манипуляция объектами (захват, перемещение, сортировка)

Понимание голосовых команд на русском языке

Комплектовка и сортировка предметов в неструктурированной среде

Поддержание равновесия и безопасное взаимодействие с людьми.
Но повороты ему пока трудно даются, судя по видео.

Обучение и улучшение навыков с каждой новой версией GigaChat

«Более 40 моторов и множество датчиков позволяют мне двигаться плавно, уверенно держать равновесие и безопасно взаимодействовать с людьми», — представился робот президенту.

По словам главы Сбербанка Германа Грефа, это новый этап развития отечественной робототехники. В ближайшее время компания планирует запустить пилотные проекты по интеграции Грина в бизнес-процессы: производство, торговля, общепит. Робот будет становиться умнее с каждым обновлением GigaChat

@DevsRoot

#Сбербанк #Нейросети #Технологии #Роботы #Моё

Бухгалтерско-руководительское. О премиях и наставничестве

С 1 сентября 2025 года вступили в силу изменения в статью 135 Трудового кодекса РФ, которые кардинально меняют правила премирования работников.

Основания: Конституционный Суд РФ в постановлении от 15.06.2023 № 32-П признал произвольное уменьшение зарплаты дискриминационным и противоречащим Конституции РФ. Законодатель устранил эти недостатки новой редакцией статьи 135 ТК РФ.

Ключевые изменения:

Обязательная формализация системы премирования. Работодатель обязан определить четкие правила расчета поощрительных и стимулирующих выплат в локальных нормативных актах, положении о премировании, коллективном или трудовом договоре. Система должна быть прозрачной с конкретными критериями начисления.

Ограничения на депремирование. Снижение размера премии в связи с дисциплинарным взысканием возможно только при соблюдении условий: уменьшить премию можно только за период действия взыскания; размер снижения не может уменьшать месячную зарплату более чем на 20%; лишение премии возможно только при наличии дисциплинарного взыскания.

Штрафы за нарушения по части 6 статьи 5.27 КоАП РФ: для юридических лиц — от 30 000 до 50 000 рублей, для должностных лиц — от 10 000 до 20 000 рублей, для ИП — от 1 000 до 5 000 рублей.

Доказательство отсутствия дискриминации. Третий кассационный суд в июле 2025 года признал дискриминацией 50-кратную разницу в премиях сотрудникам на одной должности. Работодателю необходимо: в приказах о премировании указывать конкретные достижения или показатели, объясняющие разницу в размере выплат; размер премии должен зависеть от реального вклада каждого работника; различия должны быть соразмерными; проводить оценку выполнения критериев для каждого работника; прилагать документы, подтверждающие выполнение условий для премирования.

Работникам, которые полностью отработали период и достигли одинаковых показателей, премиальные выплаты должны производиться на равных условиях.

Требования для учета премий в налоговых расходах:

Формальные требования: разработать и утвердить Положение о премировании с четкими критериями; предусмотреть премиальные выплаты в трудовом договоре со ссылкой на Положение; критерии премирования должны основываться на конкретных достижениях и показателях.

Экономическая обоснованность. Расходы на выплату премий должны быть экономически обоснованы согласно статье 252 НК РФ и направлены на получение дохода. Налоговые органы оценивают: адекватность размера премии к окладу и финансовому состоянию компании; наличие документов, подтверждающих индивидуальные показатели; расчеты, подтверждающие размер премий; связь между премиями и реальными успехами в работе.

При отсутствии должного оформления и обоснования налоговые органы могут доначислить налог на прибыль, пени и штрафы.

Наставничество:

Работодатель обязан оформить наставничество документально: включить условия в трудовой договор или заключить дополнительное соглашение. В договоре обязательно указываются содержание работы по наставничеству, сроки и форма выполнения. Поручить функции наставника можно только с письменного согласия работника.

Наставничество должно быть оплачиваемым. Размеры и условия выплат устанавливаются трудовым договором или дополнительным соглашением с учетом содержания и объема работы. Условия оплаты должны быть не хуже установленных в нормативных актах и отраслевых соглашениях. Доплата может быть в процентах от оклада или в фиксированной сумме.
По поводу предоставления доп. отпуска за наставничество еще обсуждают.
https://www.garant.ru/article/1864147/

@DevsRoot
#Работа #Законы #Моё

Крупнейшая инвестиция в AI за всю историю

Anthropic, компания-создатель продвинутой языковой модели Claude, только что объявила о самой масштабной инвестиции в искусственный интеллект. Они вложат 50 миллиардов долларов в строительство AI-инфраструктуры в США. Это одна из самых больших единичных инвестиций в истории индустрии.

Компания построит специализированные дата-центры в двух штатах - в Техасе и Нью-Йорке. Партнёром выступает британская компания Fluidstack. Объекты будут специально оптимизированы под рабочие нагрузки Anthropic и начнут работать уже в течение 2026 года.

Проект создаст около 800 постоянных рабочих мест и ещё 2400 мест на строительстве. Это серьёзный вклад в экономику регионов, где будут строиться дата-центры. Инвестиции также поддерживают AI Action Plan администрации Трампа по сохранению лидерства США в сфере искусственного интеллекта.

У Anthropic сейчас более 300 тысяч бизнес-клиентов. Количество крупных клиентов с доходом больше 100 тысяч долларов выросло почти в семь раз всего за последний год. Компания планирует достичь годовой выручки около 7 миллиардов долларов к 2028 году. Для сравнения, сейчас они зарабатывают около 2 миллиардов в год.

Эта инвестиция не единична. OpenAI, Meta, Google, Microsoft, Nvidia и другие технологические гиганты коллективно планируют потратить сотни миллиардов долларов на дата-центры для поддержки AI. Идёт настоящая гонка за вычислительные мощности, потому что обучение и работа современных AI-моделей требует огромных ресурсов.

Все это херня, главное чтобы лимиты увеличили, а то даже на max тарифе за 90£ лимиты дают о себе знать через пару дней😢

@DevsRoot
#Нейросети #Технологии #Инвестиции

Нейросетевой Китай

Пока весь мир гадал, когда же OpenAI выпустит GPT-5, Китай сделал ход конем. Стартап Moonshot AI, который щедро финансирует Alibaba, выкатил модель Kimi K2 Thinking. И самое интересное — не то, что она мощная, а то, что она в открытом доступе. Это как если бы выложили в интернет чертежи ракеты, которую можно собрать в гараже.

Давайте по фактам. Kimi K2 на некоторых тестах обходит самых крутых западных конкурентов, включая GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet. Например, на суперсложном экзамене для ИИ Humanity’s Last Exam, который проверяет не заученные ответы, а настоящее понимание, она набрала 44,9%. Это огромный прогресс.

Но главный шок — цена. Обучение Kimi K2 обошлось менее чем в 5 миллионов долларов. Западные гиганты тратят на такие модели сотни миллионов. Китайцы показали, что догнать лидеров можно не грубой силой — тысячами видеокарт и тоннами данных, — а умной оптимизацией. Они собрали не более мощный движок, а гораздо более эффективный.

Что она умеет? Модель может выстраивать длинные цепочки действий, используя до 200-300 разных инструментов подряд. Это как дать виртуальному ассистенту доступ ко всем вашим приложениям и сказать: «Сделай мне бизнес-план, забронируй билеты и закажи пиццу». И он все сделает сам, шаг за шагом. Она лучше пишет код и справляется с творческими задачами, чем ее прошлая версия, которая вышла всего 4 месяца назад. Скорость развития просто пугает.

Ирония в том, что буквально на днях глава Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что Китай отстает от США в сфере ИИ на «наносекунды». Похоже, он знал, о чем говорит. Moonshot уже встроил Kimi в своего ассистента и открыл доступ к нему всем желающим. Вся китайская техно-экосистема от Baidu до SenseTime сейчас создает свой собственный стек технологий, обходя санкции и дорогие чипы за счет смекалки. У OpenAI и Anthropic впервые появился реальный конкурент, который не просто локальная альтернатива, а глобальный игрок: почти такой же умный, но в разы дешевле.

Что это значит для нас?

Для бизнеса это тревожный звоночек. Если ваш продукт построен на дорогом API западной модели, его ценность может резко упасть. Зачем платить много, если есть бесплатная и почти такая же хорошая альтернатива? Пора срочно пересмотреть риски: ограничить доступ к критичным данным, переводить ключевые сервисы на контролируемые модели и думать, как ваш продукт будет конкурировать с «бесплатным фронтиром». Иначе вы рискуете стать просто поставщиком «железа» для тех, кто использует эту технологию в своих целях.

Для инвесторов цена риска только что выросла. Регуляторные риски, угрозы биобезопасности — все это теперь нужно закладывать в оценку компаний. Придется требовать больше отчетности, гарантий соответствия нормам и страховаться от возможных провалов.

А для обычных людей это значит, что мощный искусственный интеллект становится массовым продуктом. С одной стороны — это невероятные возможности для творчества и работы. С другой — угрозы тоже становятся массовыми. Мошенники, пропагандисты и просто хакеры получают в руки очень дешевый и мощный инструмент. Нужны срочные меры: публичные аудиты моделей, прозрачность от разработчиков и своего рода «предохранители», которые не дадут интеллекту превратиться в оружие.

Глобальная безопасность и регуляция выходят на первый план. Когда веса модели и дешевые методы тренировки становятся достоянием общественности, остановить распространение опасных систем почти невозможно. Правила игры в мире ИИ только что были переписаны. И игра становится гораздо опаснее и интереснее.

@DevsRoot
#Нейросети #Технологии #update #Китай

🤖Китайский автобот

Китайский автопроизводитель Xpeng показал нового гуманоидного робота Iron второго поколения на своём Дне искусственного интеллекта 2025.

Компания называет его самым человекоподобным роботом на рынке.

Робота продемонстрировали вживую на подиуме. Он двигался естественно и плавно, с реалистичной осанкой. Команда разработчиков Xpeng добилась такой лёгкости движений, добавив пассивные степени свободы в носки робота.

Характеристики Iron второго поколения:

Рост 178 см, вес 70 кг

Гуманоидный позвоночник

Бионические мышцы

Гибкая кожа

Изогнутый 3D-дисплей на голове

Руки с 22 степенями свободы

Технические возможности робота впечатляют. Он работает на базе модели VLA (Vision-Language-Action) второго поколения и оснащён тремя процессорами Turing AI с вычислительной мощностью 2250 TOPS. Благодаря искусственному интеллекту Xpeng робот умеет говорить, ходить и взаимодействовать с предметами.

Для облегчения конструкции используются полностью твердотельные аккумуляторы высокой плотности энергии с повышенной безопасностью.

Главная цель Xpeng - коммерческое использование Iron. Глава компании Хэ Сяопэн подчеркнул, что робот может быстро интегрироваться в различные отрасли, как человек.

Интересная особенность - покупатели смогут кастомизировать робота перед покупкой. Можно выбрать пол и телосложение, мужскую и женскую версии.

Xpeng выпустит Iron SDK - комплект для разработки ПО, чтобы создать целую экосистему приложений для гуманоидных роботов. Партнёром проекта стал китайский производитель стали Baosteel. В ближайшее время робот будет тестироваться на промышленных объектах для контроля и других задач.

Массовое производство Iron запланировано на конец 2026 года. Первое поколение робота показали год назад в ноябре 2024.

Xpeng известен как производитель электромобилей, но теперь активно развивает направление гуманоидной робототехники с применением передовых технологий ИИ.

#Наука #Технологии #Роботы

Возможный Единорог

Cтартап Extropic дал жару и решил, что хватит уже спаливать мегаватты на то, чтобы нейросетка нарисовала вам котика. Их решение звучит как бред: вместо того чтобы умножать матрицы до посинения, они предложили железо, которое генерит ответы напрямую из физики. Из шума. Из броуновского движения электронов и вселенского хаоса.

28 октября 2025 команда выкатила TSU – термодинамические sampling-юниты. Забудьте про CPU и GPU, это вообще другой зоопарк. TSU не считают в классическом смысле, они сэмплируют вероятности физически. Берут напряжение, температуру, шум в транзисторе – и бац, у вас готовая выборка из распределения. Работает при комнатной температуре, на обычном CMOS-процессе. Без квантового холода, без экзотики, на тех же транзисторах, что в вашем телефоне.

Вся фишка в том, что генеративный ИИ – это по сути выборка из сложных распределений. Сейчас GPU сначала перемножают горы матриц, чтобы получить вектор вероятностей, потом уже сэмплируют. TSU говорят "а зачем эти танцы с бубном?" и идут напрямую. И тут начинается магия. По расчётам в их препринте на extropic.ai, энергопотребление падает в 10 000 раз. Десять. Тысяч. Раз. Если это правда хотя бы наполовину – счёт за электричество станет смешным, а у вашего CFO наконец отпустит язва.

В основе лежат п-биты (pbits) – это такие вероятностные транзисторы, которые выдают 1 или 0 с программируемой вероятностью. Звучит тупо, как один NAND-гейт. Но точно так же, как из миллиона гейтов собирают процессор, из сотен тысяч п-битов собирают TSU, которая может сэмплировать здоровенные распределения через алгоритм Гиббса. Локальное общение между соседними ячейками, никаких дальних проводов – вся энергия уходит на дело, а не на зарядку километров дорожек на плате.

Extropic уже разослала первые dev-киты XTR-0 в AI-лаборатории и метеокомпаниям (например, Atmo). XTR-0 – это настольная коробочка с двумя прототипными чипами X0, proof-of-concept, но уже рабочий. Параллельно выложили THRML – библиотеку на Python (JAX), которая эмулирует TSU на обычных GPU. Можно писать алгоритмы уже сейчас, пока они допиливают железо.

Production-чип Z-1 обещают к 2026 году. Он потянет около 250 тысяч п-битов и будет заточен под диффузионные модели – те, что восстанавливают картинки и видео из шума. Stable Diffusion, Sora – вот это всё, только на порядки эффективнее. Команда вообще утверждает, что такую систему можно засунуть в корпус размером с айфон, и она будет жрать батарейку, а не розетку на 220.

За проектом стоят бывшие квантовые исследователи из Google, а рулит всем Гийом Вердон, он же Beff Jezos из твиттера, тот самый акселерационист-мемолорд. Они придумали новый тип модели – Denoising Thermodynamic Model (DTM), которая вытягивает данные из шума через цепочку сэмплов, как диффузия, только нативно на TSU.

Если эта штука взлетит – а первые бенчмарки уже показали работу на Fashion MNIST – рынок AI-инфры ждёт жёсткая встряска. Генеративка локально на устройстве, погода с точностью до квартала, симуляции на заводах – всё без счёта за мегаватты. Первые реальные кейсы покажут себя в 2026-м, когда Z-1 выйдет в production. А пока можно ковыряться с THRML и молиться, чтобы они не наврали с цифрами.
В общем следите и если что, сливайте акции Nvidia

Источник: https://extropic.ai/writing/tsu-101-an-entirely-new-type-of-computing-hardware


#Нейросети #Технологии #Наука #Стартап #Единорог